Нейросети и таблицы 🏗️

Мой тест-драйв новой функции ,, Таблицы,, в Notebook LM.

Наконец- то добралась до нового инструмента ,,Таблицы,, в NotebookLM.
Моя цель была простая: превратить PDF-файл в аккуратную таблицу Excel.
Спойлер: не всё гладко, но надеюсь ,,докрутят,,.

❌ Первый блин комом: Попытка напрямую конвертировать PDF в Excel пока не удалась. Нейросеть выдала всего 3 ,,кривых,, генерации. Похоже, нужен детальный промт, чтобы всё встало по ячейкам как надо. Но на трех бесплатных генерациях много не потренируешься.
Пока магии не произошло.

✅ В основном же окне чата я из довольно плохого скана ВОР получила таблицу.
Что удалось вытащить и проанализировать:
1. Чистая таблица: NotebookLM четко распознала все объемы работ.
2. Сама предложила мне подготовить график производства работ (ГПР): На основе данных о рытье траншей и укладке труб/кабеля, была сформирована логическая последовательность этапов (пример, конечно простой был : от разработки грунта до финальной засыпки).
3. Расчет техники: Попросила рассчитать количество машин. Нейронка учла, что в ВОР заложено 70% механизированного труда и 30% ручного, и соотнесла это с общим объемом разработки.
Тут я четко понимаю, да, каждый раз надо проверить, наверняка не с первого раза получишь, но вы уверены, что самостоятельно или от коллеги с первого раза получите идеальный вариант? Тут хоть лапками не надо набирать.

Итог: Экономию времени получаем: вместо того чтобы руками перебивать цифры из кривого скана и еще готовить расчет количества смен экскаватора, я получила готовую базу для работы.

Спасибо всем за поздравления и тёплые слова!

Версия системы официально обновлена до 5.6 LTS - долгосрочная поддержка гарантирована, регламенты и BPMN-схемы продолжают разрабатываться в штатном режиме.

Я в том возрасте, когда могу себе позволить роскошь самого честного ответа на многие вопросы - ,,я вас умоляю,,.
Особенно когда кто‑то пытается объяснить, что «уже поздновато», «слишком сложно», «зачем тебе это всё,,

Я по-прежнему не участвую в конкуренции - я просто делаю своё.
Вновь прокладываю дорожку ( пулы), а заодно рисую к ней схему в BPMN-нотации, пишу ФТ и продумываю, как это всё встроить в реальность.

Спасибо, что вы рядом - каждый по‑своему.
Кто‑то искренне поддерживает, кто‑то наблюдает с лёгким недоумением, кто‑то скептически хмыкает - но всё это тоже часть моего маленького экспериментального стенда под названием «жизнь версии 5.6».

Обнимаю, ваша (ещё вполне рабочая) Водолей 5.6.

Цифровизация обнажает то, что мы пролистали

Практически всегда при работе с ценообразованием главное не навык работы в той или иной программе, сервисе и не ИИ, а банальное ,,дочитать книжку до конца,,.

Один мой бывший коллега, которого сделали и смотрящим по объектам, и экспертом на новой работе, на вопрос чем сейчас занимается в 60+ отвечал: ,,Моя задача простая: ребятам надо просто показать, где они книжечку не дочитали,,.

В смете это выглядит очень приземлённо:
- не дочитали методику или СП до нужного пункта;
- не досмотрели примечания к таблице;
- не разобрались с проектом или технологией

В итоге спорят не о ,,высокой методологии,, , а о трёх строчках в документе, которые все пролистали. И выигрывает не самый громкий, а тот, кто:
- открывает норму/методику;
- показывает конкретный абзац;
- спокойно поясняет, как это бьётся с объективной реальностью проекта))).

Полезный вопрос для всех нас: где именно я ,,не дочитала,, ( ой, как он актуален для меня сейчас!)

А при цифровизации эти ,, неоднозначности,, и вылезают, а спасает возвращение к этим скучным местам.
Поэтому мы и бежим за советом не к тем, кто ,,давит опытом,, а к тем кто просто вовремя показывает строчку, на которой остальные когда‑то закрыли книжечку

Первая сигарета бесплатно 🤣🥲

Конечно мы все много пользуемся экосистемой Google - почта, документы, диск. Логична и связка с Gemini.

Я уже писала: Gemini ,,экономлю,, и использую если понимаю, что задача сложная и другие нейронки не потянут. Но это с текстовыми задачами, мультимодальности на бесплатной версии не хватает.

Сегодня ( см фото) у Google тихо появились новые тарифы по подписке Google AI Plus с доступом к Gemini 3 Pro.

Что дают:
- Gemini 3 Pro, плюс 200 ГБ в Google One
- Deep Research на модели 2.5 Pro/Flash;
- Генерацию картинок и видео: Veo 3.1 Fast для текста→видео и улучшенный Banana/Nano для изображений.

По цене AI Plus сейчас : 7,99 $ в месяц, но первым пользователям отдают за 3,99 $ на два месяца, чтобы подсадить на расширенный Gemini и обкатать Deep Research в реальных сценариях.

А тут и AI Pro захочется…

Соблазн конечно, не знаю буду сейчас получать доступ или подожду. В ближайших планах 2 новые нейронки попробовать, а тут опять от Google будет не оторваться.

Excel без VPN и зарубежных карт: связка GPTunnel + Perplexity
Для работы с Excel подобрала для себя схему из двух инструментов (и важный момент: можно взять любой агрегатор/любой сервис с моделями, не принципиально какой именно - важен сам принцип комбинирования по ролям: «мозг» + «сборщик файла»).
1. GPTunnel + Claude = «мозг»
Что делаю там:
• продумываю методику расчёта;
• получаю точные формулы Excel и проверку логики;
• исправляю ошибки
2. Perplexity = «сборщик файла»
Что делаю тут:
• превращаю описание + формулы в готовый .xlsx;
• добавляю лист «Инструкция», цветовую маркировку (например, жёлтые — ввод, зелёные — формулы, оранжевые — итоги).
Как это выглядит (3 шага)
1. В GPTunnel: «Вот задача и структура — дай формулы и логику».
2. Копирую итог (структура + формулы).
3. В Perplexity: «Собери Excel по этому ТЗ и вставь формулы; добавь инструкцию и маркировку».
Активация формул в Excel (5 секунд)
Ctrl+Alt+F9 → пересчёт всех формул.
Если не помогло: Ctrl+H, найти “=”, заменить на “=” → «Заменить все».
Почему это удобно
• работает без VPN;
• оплата в GPTunnel — российскими картами;
• экономит время.

Что выдают нейросети, если попросить их сделать график производства работ в Excel?
Без сложных промптов, просто «в лоб».
Сравниваю, что внутри сгенерированных файлов (от Claude и Comet) и где их придется «»допиливать руками:
🔹 Визуализация сроков (Диаграмма Ганта)
Comet рисует полоски графика текстовыми символами «████» прямо внутри ячеек. При сдвиге сроков придется стирать и копировать текст вручную.​
Claude делает умнее: он заливает ячейки цветом по столбцам месяцев. Это нагляднее, но заливка статичная
Что допиливать: сносить статику и настраивать условное форматирование с автоматической заливкой по датам начала и окончания.
🔹 Формулы и математика
Главная проблема таких графиков — отсутствие связей «Объем → Ресурс → Срок». Comet даже строку «Итого» вписывает текстом, без функций. У Claude ситуация лучше: стоят базовые формулы СУММ по столбцам итоговой стоимости и трудоемкости. Но сами цифры длительности ИИ ставит «на глаз».
Что допиливать: прописывать формулы расчета, подтягивать реальные объемы из смет.
🔹 Структура и нормативка
Здесь ИИ молодцы. Обе сети выдают адекватную структуру: укрупненные этапы, логичная последовательность работ (от подготовки до благоустройства) и правильные единицы измерения. Claude аккуратно оформляет рамки и выносит вниз перечень нормативов. Но помним: это просто напечатанный текст, ИИ не проверил НТД на актуальность, и тем более итоговые сроки.
📌 Резюме
Сгенерированный Excel - это идеальная «рыба» документа. ИИ берет на себя всю рутину по набору текста, созданию структуры этапов и оформлению шапки. А вот инженерную логику, математику и привязку к локальным сметам специалист должен закладывать сам.
Вот и задумаешься: пробовать генерировать шаблоны или предпочитаете собирать их в Excel с нуля.

Скопировала этот текст в NotebookLM для инфографики , заодно без каких либо промтов выгрузила презентацию ( кстати, теперь и в pptx). Прикрепляю результат. Выводы думаю не требуются….

Распределяем роли

Технологическая логика работы с ИИ: текстовый промт → узкий сервис → экспорт → ручная доработка

Этот алгоритм работает не только с презентациями, но и с дашбордами, блок-схемами процессов, инфографикой. Суть - строгое разделение ролей: текстовая LLM отвечает за смыслы, профильный сервис за верстку, привычный софт для финального штриха.

Шаг 1. Промт для текстовой LLM (Claude / ChatGPT)

Попросила текстовую нейронку подготовить промт для презентации в Gamma по принципам и архитектуре сметно-нормативной базы строительной отрасли России не более 9 слайдов.

Мое главное правило: не просим разбить на слайды. Опытным путем я поняла - нейросеть не понимает визуального веса элементов. Если задать жесткий лимит, она начнет либо лить воду на каких-то слайдах, либо резать критичную информацию.

Пример промпта прикрепляю (шаг 1) ↓

Шаги 2, 3. Верстка в профильном сервисе (Gamma)

Передаю текст в Gamma. Сервис генерирует презентацию (переход на РИМ на красном фоне - не привнесенное мной 😄), сам распределяет контент по слайдам, подбирает компоновку карточек, генерирует базовую инфографику.

Шаг 4. Редактирование внутри сервиса

Здесь же делаем крупноблочные правки через встроенный ИИ-редактор: меняем структуру drag-and-drop, просим переформулировать абзацы, настраиваем диаграммы. Возможности постоянно улучшаются.

Шаги 5, 6. Экспорт и финиш (PowerPoint)

Если не хватает времени разбираться с тонкой настройкой внутри Gamma, или нужно добавить корпоративный шаблон, ГОСТовскую нумерацию, исправить таблицы - экспортируем в .pptx и дорабатываем в привычном PowerPoint со всей тщательностью.

Итог: Каждый занимается своим - ИИ по своей специализации отрабатывает рутину, мы докручиваем оставшееся наработанными навыками в знакомой среде. Никакого слома рабочих процессов.

А вот итог. Материалы я не подбирала. Чистый эксперимент: взгляд 👀 без эмоций :

Ограничения Telegram. Whisper ,, полезняшка,, для фильтрации информации

Ну очччень смешанные эмоции вызывает замедление сервисов. Давненько я здесь не писала. Уже вопросы пошли буду ли продолжать.

Что для меня изменилось?

Вроде бы мелочи, но, например, начала активнее пользоваться Whisper

Я натаскиваю заранее из соцсетей всё, что меня потенциально интересует: видео, аудио, длинные разговоры экспертов, пропускаю через Whisper, получаю текст, быстро просматриваю и уже по конспекту оцениваю, насколько материал вообще мне актуален.

Только если вижу, что там действительно что‑то ценное, - выборочно открываю и смотрю оригинал.
В результате, даже есть свои ,, плюсы,,:

- четко ограничиваю время на ,,поглощение,, контента.
- Практически не отвлекаюсь днем на соцсети
- Решение ,,смотреть или нет,, принимаю по сухому остатку.

Например, беру видео, прогоняю через Whisper , получаю автоматически дословный текст, получаю краткий текст. Не более. Если вижу интересное/ полезное уже отправляю в Perplexity ( если есть время и желание обработать нейронками) или в почту с хэштегами ( ,, на потом,,)

🤖 Клод ♥️♥️♥️- инструмент для работы со сложными задачами

Claude- чат-бот с ИИ от Anthropic аналог ChatGPT и Gemini.

⚙️ Особенности

· Два лимита: 45 сообщений на 5 часов и контекст до 1 млн токенов.
· Чувствителен к качеству промптов- при точных инструкциях выдает лучший результат.

Конечно, я не считаю количество сообщений, просто стараюсь писать более обдуманно и конкретно, не тратить и свои ,,токены,, (нервы) если лимит заканчивается, привычно планирую следующее ,,окно возможностей,,.

📂 Проекты: это то, что просто спасает от нарастающего хаоса в информации. Мало того, что Проекты группируют чаты по теме, экономя лимит, так они и экономят мой лимит))) на поиски уже готового. В проектах намного проще работать с большими документами и структурировать отработанное.

Как комбинировать работу с простыми запросами (Gemini, Perplexity) и работу со сложными аналитическими задачами в Клоде - это отдельная тема.

Если совсем кратко: для наших с вами цифр, лучше Клода ♥️♥️♥️я пока не нашла.

Но так называемую экспертность, пока и Клод не отменяет.
Например, по ПНР я в одном проекте и шаблоны собрала, и важное из СП, и из примеров программ ПНР, проверочных таблиц пусконаладки, так как я понимаю, что и зачем собираю.
Если бы я подбирала АР, КР , то все равно бы это было просто хранилище информации, коим сейчас никого не удивишь.

Как сметчик ,,на глаз,, оценивает объект и при чем тут веса нейросети

Представьте: вы открываете чертеж объекта.
Еще не считая детально, но уже ,,на глаз,, понимаете порог стоимости, как сложно будет считать сметы и т д

Почему?
Потому что вы сразу выделяете ключевые факторы:
- объем общестроительных работ;
- какие инженерные системы и уровень их сложности, например автоматизации;
- усложняющие факторы и т д

В голове автоматически происходит оценка 💡:
-инженерка здесь сильно влияет
- на ПНР нужны будут и сметы и программы
- ,,общестрой,, -основной объем, с ним придется долго разбираться.

Так опытный сметчик практически сразу может оценить, сколько времени потребуется для разработки смет и в каком коридоре будет стоимость.

Важно: это не ,,интуиция,,, а результат опыта и навыков, накопленных на десятках, а то и сотнях объектов.

То есть мы каждому фактору придаем свою ,,важность,,.
Это и есть аналог весов в нейросети.
Она делает то же самое:
- разбирает объект на критерии
- каждому критерию задается ,,насколько он влияет на итог,,

Если упростить:
веса - это внутренние коэффициенты важности, которые определяют итоговую оценку стоимости.